여러 종류의 해상도를 가지는 단말들에 대해 인터넷을 통해 멀티미디어 동영상을 제공하는 OTT 서비스가 확산되고 있다. 각 단말들은 3G, LTE, VDSL, ADSL등 네트워크 망을 이용한 통신을 하고 있다. 다양한 해상도의 단말들과 다양한 속도의 네트워크망의 이용자들에 맞춰서 새로운 멀티미디어의 압축방식의 필요성이 높아졌다. 스케일러블 부호화 방식은 시간적/공간적 계위성을 제공하기 위해서 멀티미디어 데이터를 저장할 때 계층적 B 화면 구조를 이용하고 있다. 이를 이용하여 계층적으로 부호화된 멀티미디어 데이터는 OTT 서비스에 최적화 되어있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 파일 배치 기법과 MLP 인기도 관리 정책, WFF 버퍼 캐시 관리 정책을 제안한다. 본 논문에서는 zipf 분포를 이용한 접근 트레이스를 생성하고, 기존 시스템과 제안한 시스템의 성능을 비교 평가하였다.
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다양한 OTT(Over-The-Top) 서비스 플랫폼에 대한 사용자 반응을 비교한다. 연구의 주요 목표는 OTT 서비스 플랫폼의 사용자 만족도를 파악하여 보다 효과적인 리뷰 전략을 수립하는 데 기여하는 것이다. 본 연구에서 다루는 주요 질문에는 다양한 OTT 서비스에 대한 사용자 리뷰에서 두드러진 토픽과 키워드를 식별하고 플랫폼별 사용자 반응을 이해하는 것이 포함된다. 이를 위해 긍정, 부정 리뷰에서 중요 단어를 추출하기 위해 Tf-idf를, 복잡한 사용자 리뷰를 보다 정교하고 포괄적으로 분석하기 위해 고급 토픽 모델링 기법인 BERTopic을 사용한다. Tf-idf 분석한 결과, 앱에 대한 긍정 리뷰는 콘텐츠와 관련된 단어들의 수치가 높았으며 부정 리뷰에서는 앱 사용 과정에서 발생할 수 있는 문제점에 관한 단어 수치가 높게 기록되었다. BERTopic을 활용한 토픽 모델링에서는 콘텐츠의 속성과 연관 지어 콘텐츠의 다양성, 앱 성능 요소, 결제, 호환성에 관한 키워드를 도출하였으며, 플랫폼 별로 두각을 보이는 속성이 다르다는 점도 확인하였다. 본 연구 결과는 사용자 행동과 선호도에 대한 중요한 인사이트를 제공하며, 이를 통해 OTT 서비스 제공업체는 사용자 경험과 만족도를 개선하는 데 활용할 수 있다. 또한, 연구자들은 사용자 리뷰 텍스트 분석에서 딥러닝 모델을 활용한 연구의 아이디어를 얻을 수 있을 것이라 기대한다.
The aim of this study is to propose strategies for in-flight OTT services by examining differences in binge-watching patterns through online video streaming services based on age. Additionally, it investigates how the moderating effects of need for cognition and critical media literacy influence the relationship between age and binge-watching. Data from the 2020 Korean Media Panel Survey conducted by the Korea Information Society Development Institute were utilized, with moderating effects analyzed using Process Macro Model 1. Results indicate that as age increases, the frequency of binge-watching content rises while the duration decreases. Moreover, moderating effects of need for cognition and critical media literacy in the age-binge-watching relationship were confirmed. This study analyzed binge-watching behaviors among online video streaming service users, confirming the influence of age, binge-watching habits, need for cognition, and critical media literacy. Theoretical and practical implications include insights for in-flight service providers, content marketers, and online video streaming service operators.
본 연구는 OTT 산업에 특화된 분석틀을 개발하여 OTT 사업자들의 경쟁력 분석을 하는 데에 목적이 있다. 비즈니스 모델, 플랫폼 비즈니스 모델, OTT 특성에 관한 기존연구를 바탕으로 OTT 플랫폼 비즈니스 모델 프레임워크를 개발하였고 관련 자료, 문헌, 내부자료의 데이터를 토대로 사례 분석을 하여 국내 OTT 사업자들이 나아가야 할 방향을 제시하였다. 연구 결과, 국내 OTT 사업자들은 발전된 AI와 빅데이터 기술을 활용해 오리지널 콘텐츠를 제작하고 플랫폼의 인프라 및 서비스의 질을 향상해야 한다. 또한, 보유한 콘텐츠를 맞춤화된 추천 시스템을 통해 충분히 활용할 수 있어야 하고 이용자들이 선호할 해당 플랫폼만의 오리지널 콘텐츠에 아낌없는 투자가 지속되어야 한다. 본 연구는 급변하는 미디어 산업 속에서 OTT 사업자들이 자신만의 경쟁전략을 수립할 수 있는 분석틀을 제공하고 사례 적용을 통해 국내 OTT 사업자들이 나아가야 할 방향성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
Purpose: The purpose of this study is to examine the factors that influence the pre-use expectation and the continuous usage intention of the OTT services. Methods: For empirical analysis, the survey for this study was administered with many anonymous people who had previously used any of the OTT services and valid 192 data were analyzed by SPSS and PLS-SEM. Results: The results of this study are as follows. Personalization and understandability in the information quality didn't significantly affect confirmation. Ease of use and search of the system quality significantly affected confirmation. Also, it was found that content diversity, content recency, and content playfulness as the characteristics of the content quality significantly affected the expectation confirmation. OTT service fees also significantly affected the expectation confirmation. It also significantly affected perceived usefulness and satisfaction. Finally, satisfaction positively influenced the continuouse intention to use. Conclusion: The findings of this empirical analysis shows that the specific characteristics related to the relationship of expectation confirmation, perceived usefulness, satisfaction, and continuous usage intention with respect to OTT services through the Post Acceptance Model (PAM). Because system quality, content quality, and service fees meeted users' expectations, OTT services need a strategy that can boost the users' positive perceptions or experiences by reinforcing these three factors.
본 연구에서는 OTT 개인화 추천 서비스에서 5요인 성격이론을 적용하여 사용자들의 정보 프라이버시 염려에 관한 영향을 미치는 요인을 파악하고 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도와의 관계에 관한 가설을 도출하였다. OTT 개인화 추천 서비스의 정보 프라이버시 염려에 영향을 미치는 요인으로 성격이론인 친화성, 정서적 불안정성, 성실성, 외향성, 경험에 대한 개방성 다섯 가지 요인을 도출하였으며, OTT 추천 서비스의 특성인 추천서비스의 정확성, 추천서비스의 다양성, 추천 서비스의 신기성 세 가지 요인을 도출하였다. 본 연구는 5요인 성격이론을 OTT 개인화 추천서비스 연구에 적용하였다는 데 의의가 있을 뿐만 아니라, OTT 기업들이 사용자의 정보 프라이버시 염려 행동을 이해하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
본 연구는 행동경제학(Behavioral Economics) 관점을 적용하여 이용자들이 OTT 플랫폼을 지속적으로 이용함에 있어서 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. OTT 이용자들이 실제 콘텐츠를 시청하고 플랫폼에서 제공하는 기능을 직접 경험한 후 만족을 느끼는 합리적 요인 외에도 '현상유지 편향(status quo bias)'에 의한 습관적 요인과 지인, 비용 등 상황에 따른 감정적, 심리적 요인도 영향을 미칠 것으로 판단했다. OTT 이용자들을 대상으로 한 심층 인터뷰와 선행 연구들을 통해 도출한 4가지 요인(콘텐츠 만족요인, 기능적 만족요인, 관성적 요인, 상황적 요인)에 대한 세부 문항을 구성하고, 국내 구독자 Top3 OTT 플랫폼(넷플릭스, 웨이브, 티빙)의 이용경험이 있는 전국의 20-40대 성인남녀 523명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 분석결과, '콘텐츠 만족요인'과 '기능적 만족요인', '관성적 요인'이 OTT 지속적 이용에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 중 '관성적 요인'은 국내 OTT 이용자들에게는 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 OTT 서비스 이용자들을 완전한 합리성을 갖춘 존재로 전제했던 기존의 선행연구들과는 다르게 제한적 합리성을 함께 고려하여 OTT 지속적 이용 행위에 대한 설명의 범위를 넓혔다는 의의를 가진다.
e스포츠의 발달로 게임을 매개로 한 여러 분야의 산업들이 함께 성장하였다. 게임방송은 다양한 플랫폼을 통해 시청자들에게 도달하면서 대중적인 게임문화 확산에 기여하고 있으며, 게임이 점차 스포츠로 인식되기 시작하면서 게임방송을 실시간으로 시청하고자 하는 수요가 늘어나고 있다. 이러한 수요와 함께 최근 OTT(Over-The-Top) 서비스를 기반으로 한 글로벌 게임중계 방송채널은 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 YouTube의 Open API 분석을 통한 글로벌 게임방송 스트리밍 현황 파악 및 시청행태를 분석하고 국내 게임방송산업의 발전을 위해 실무적인 제안을 하고자 한다. 본 연구는 방송 공급자와 시청자 모두 온라인 상태에서 실시간으로 방송을 스트리밍 하는 상태인 세션을 중심으로 방송시간 및 실시간 시청자를 카테고리, 날짜, 요일, 시간대별로 나누어 분석하였다.
멀티미디어 응용 서비스의 요구가 증대됨에 따라 멀티미디어 QoS (Quality of Service) 제공이 중요한 문제로 다루어지고 있다. 이에 따라 양끝단 시스템의 응용계층에서 혼잡 제어를 통하여 QoS를 제공하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 송신측과 수신측이 적절한 협력을 바탕으로 전송 속도를 조절함으로서 혼잡에 대응하는 유니케스트 응용에 적합한 새로운 혼잡 제어 알고리즘인 RRC-OTT (Receiver-based Rate Control with One-way Trip Time)를 제안하였다. RRC-OTT 알고리즘은 수신측에서 받아들이는 패킷의 도착 분포를 분석하여 네트워크의 혼잡 상황을 파악하고 이에 따라 적절한 시기에 송신측으로 회신 정보 (ACK 패킷)를 보내줌으로서 전송 속도를 조절하도록 설계되었다. 시뮬레이션을 통하여 RRC-OTT 알고리즘이 기존의 송신측 중심 흔잡제어 알고리즘인 RAP (Rate Adaptation Protocol)에 비하여 ACK 패킷 오버헤드를 현저히 줄일 수 있었고 멀티미디어 QoS 측면에서 훨씬 낮은 지터 분포를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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